textarchive.ru

Главная > Научно-методический журнал


Обучающий (5), используя технологии (10), сообщает обучаемому (6) определенные факты, законы, теории (9) или формулирует некоторые задания, относящиеся к области знаний (7). Обучающийся (6) взаимодействует с областью знаний (10) и накапливает требуемые знания. Результаты взаимодействия и обучения обучаемого и обучающего фиксируются в базе (3) и трансформируются в модели обучаемости (2). Содержимое пространства (1) доступно и обучающему (5) и обучаемому (6). И для одного, и для другого оно является основным компонентом обратной связи.

Организация обучения требует решения ряда практических задач, связанных с планированием, прогнозированием и оперативным контролем подготовки специалистов.

К таким задачам относятся [5]:

  • оценка возможного уровня подготовки при заданном времени;

  • прогнозирование времени, необходимого для подготовки специалистов с заданным уровнем качества

  • прогнозирование затрат на обучение;

  • выбор рациональных соотношений индивидуального и коллективного этапов подготовки;

  • распределение времени между различными видами обучения (лекциями, практическими и семинарскими занятиями, лабораторными работами и т.д.);

  • обоснование нормативов на различные акты обучения;

  • оценка квалификационных показателей обучающего;

  • оперативный контроль процесса накопления знаний и т.д.

Для решения такого рода задач необходимо располагать математическими моделями обучаемости. Известны два основных способа построения таких моделей: экспериментальный и теоретический. Первый заключается в аппроксимации результатов обучения некоторой аналитической функцией. Для его реализации можно использовать, например, методы планирования пассивного, а иногда, и активного эксперимента. При этом возможно применение как обычных, так и адаптивных алгоритмов обработки информации. Второй способ предполагает получение аналитических зависимостей на основе какой-либо известной теории, например, теории управления, массового обслуживания, автоматов и т.д. Естественно, модель должна адекватно описывать реальные процессы и согласовываться с экспериментальными данными.

П
римером модели обучаемости может служить следующая [5]

где t-время, [0, T]- интервал времени обучения, , - исходное значение показателя Q(t), Q(t) – уровень подготовки обучаемого, t0 – коэффициент, характеризующий способность обучаемого к приобретению знаний (в единицах времени).

В качестве Q(t) могут использоваться временные, точностные, надежностные и другие показатели, в том числе отвлеченные характеристики, например, баллы.

Другим примером является модель роста

где W(t) – объем знаний, накопленный обучающимся к моменту t; ; P –параметры, характеризующие обучаемого; U, S – соответственно управляемые и неуправляемые показатели и переменные среды обучения.

В
[6] модель обучаемости представлена как процесс решения оптимизационной задачи, задаваемой пятеркой

где X,Y – множества входных и выходных сигналов (текстов) или функция , F={f} – описание, J – оператор качества для F, показывающий для каждого степень его близости к . Задача состоит в отыскании f минимизирующего J при предъявлении обучаемому текстов X и Y.

Математические модели обучаемости можно найти в многочисленных работах. В качестве примера сошлемся на [7].

Обучение – процесс двухсторонний, в ходе его новые знания приобретают и обучаемый и обучающий. Модели обучаемости преподавателя могут служить одной из мер его профессиональных качеств.

Модели обучаемости дополняются технологиями и задачами оценки знаний (текущих и итоговых). Автоматизированные тестовые процедуры, составляющие содержательную базу современных средств оценки знаний, скорее всего, не являются лучшим достижением педагогической мысли. Но они- высоко технологичны. Представляется, что основное направление совершенствования этих процедур – системный синтез и комплексирование наборов тестов, релевантных различным формам знаний и допускающим измерения не только в бальных, но и в других шкалах. При обилии информации о результатах обучения более корректными могут оказаться, например, критерии оценок, предложенные в работе [4].

Обучение как процесс можно описать различными алгоритмическими схемами, их методологической основой являются определенные теории, например, теория массового обслуживания, или синтетические конструкции многих теорий. На базе этих схем строятся компьютерные, информационные и иные модели и поддерживающая их базовая ПОИС обучения.

Первичным элементом научно-образовательной среды ВУЗа является кафедра. Поддерживающую ее ПОИС можно и нужно рассматривать как комплекс из четырех базовых структур (ПОИС): обучения, знаний, научных исследований и управления. Эта система является узлом обслуживания внутренних и внешних потребителей знаний. Внутренние потребители- это студенческие аудитории и компьютерные классы, внешние – абонентские ИС студентов различных форм обучения и образовательных структур. Основные направления деятельности кафедры, поддерживаемой ПОИС, намечены в работе [8]. Они предусматривают использование в конфигурации системы серверов, сетевых протоколов и технологий, структур взаимодействия с интеллектуальными агентами.

С другой стороны ПОИС кафедры - это элемент образовательной и научно-исследовательской иерархии ВУЗа, интегрирующий и трансформирующий эти два аспекта деятельности в единый процесс – обучение.

В образовательной иерархии элементы на общевузовском, отраслевом и цеховом уровнях (терминология по работе [2]) поддерживаются соответствующими ПОИС. Модельные представления обучения, обучаемости и других процессов, а также решаемые задачи здесь иные. В частности, модели обучения и обучаемости по отношению к аналогичным на уровне кафедры являются агрегированными или носят статистический характер, а центральные роли играют задачи организации, планирования и оперативного управления учебным процессом, а также его подготовки и обеспечения всеми видами ресурсов. В терминах программного метода управления [9] эта совокупность задач составляет содержание календарно-развивающейся операции (КРО). КРО хаотично или в соответствии с научной методикой ежегодно реализуется в каждом ВУЗе, независимо от того принят на “вооружение” программный метод или нет. Поэтому одной из задач информатизации ВУЗа, по видимому, является алгоритмизация, методологическое, программное и информационное обслуживание КРО. Все этапы планирования и реализации КРО осуществляются в диалоговом режиме. Активными элементами этих процессов и соответственно диалога являются не только те, которые входят в образовательную, но и в другие иерархии ВУЗа, практически все структурные подразделения. Так как структурное подразделение может и должно поддерживает определенной ПОИС, то возникает множество информационных систем, образующее информационную инфраструктуру ВУЗа.

40. Интеграция множества ПОИС в единую систему является одной из важных задач. Она может и должна осуществляться на различных уровнях: целевом (взаимосвязанная система целей и задач), модельном (единое пространство моделей), информационном (единое информационное пространство), понятийном (общая гносеологическая модель), функциональном, структурном, физическом и других. Образование такой большой (сложной) системы по-видимому следует рассматривать как результат контролируемой эволюции. Контролирующей субстанцией этого процесса являются периодически обновляющиеся концептуальная модель и облик системы, отслеживающие достижения (инновации)релевантных теории и практики. Концептуальная модель ПОИС ВУЗа и различные виды обеспечения этой системы формируются на основе отображения реального мира образовательной среды (RW) в виртуальный (VW), т.е.

Здесь G – это семейство отображений, которое реализует многоступенчатый и многоуровневый процесс трансформации представлений об RW в объекты (образы)абстрактного пространства VW. Многоступенчатость и многоуровневость вытекает из методологии системного анализа сложных систем. Многоступенчатость следует из общих принципов этого анализа. Источником многоуровневости являются операции (процессы) анализа и синтеза (композиции, агрегирования, выбора и т.д.), развивающиеся в пространстве и времени по «горизонталям» и «вертикалям» на каждой ступени трансформации RW в VW. Например, можно выделить последовательность ступеней: реальный мир (представления) – предметная и проблемная области- концептуальная модель- знаковая модель – информационная технология. В реальном мире возможны такие уровни как: реальная система в целом, подсистема, элементы системы, механизмы функционирования, элементы механизмов функционирования, процессы, операции и другие. На ступени знаковая модель - вербальные, аналоговые, информационные, математические и другие виды моделей одного и того же объекта. Временное изменение связано с динамикой представлений, технологий, их жизненными циклами.

Мир VW является гипермоделью ВУЗа, а его проекции на пространства РР (правовое), IP (информационное), PM (моделей), ITP (информационных технологий), PZ (знаний) представляет соответственно правовое, информационное, абстрактно-модельное, программное обеспечение ПОИС ВУЗа, а также базу знаний, как ресурс обучения, научной и хозяйственной деятельности. Образ (проекция) Пх(VW) любого , являющегося некоторой связанной областью или направлением деятельности в реальном мире RW, идентифицируется как частная гипермодель Х (комплекс обычных моделей). Выбор Х и Пх(VW), как правило, базируется на определенной методологии синтеза сложных целенаправленных систем - структурно-функциональной, ресурсно-функциональной, программно-целевой и других разновидностей системного подхода. Отображение G , области Х, образы Пх(VW) являются важнейшими компонентами проекта информатизации ВУЗа, формируемого по технологии «Сверху-вниз». В основу осуществления этого проекта положены принцип «островной» информатизации и технология «Снизу-вверх», определяющие эволюцию ПОИС ВУЗа.

Первоочередные этапы эволюции – формирование системообразующих элементов. Одним из них является Intranet.

Создание вузовской Intranet предусматривает решение ряда задач. Для Приднестровского госуниверситета к ним, в частности, относятся:

  1. Построение концептуальной модели Intranet, включающей в себя образовательную, научно-исследовательскую и административно-хозяйственную сети.

  2. Разработка технического задания (выбор, обоснование, спецификация рабочих станций, сетевого оборудования, включая его математическое обеспечение, технико-экономические расчеты и т.д.)

  3. Тестирование аппаратуры сетей, сетевых протоколов и сетевых технологий.

  4. Задачи сопряжения с региональными, российскими образовательными и научно-исследовательскими сетями, а также с федеральными телекоммуникационными сетями России и Internet.

Интегрированное множество ИС образует общевузовскую ПОИС (ОПОИС). Частью (элементом) этой системы является Intranet.

Этапу опытной эксплуатации ОПОИС должны предшествовать эксперименты по распределенному обучению студентов.

В системе обучения по российским стандартам ОПОИС представляет собой узел сопровождения университетского образования. Поэтому она должна удовлетворять требованиям разрабатываемого в МГУ (Россия) стандарта открытого распределенного университетского образования [8].

В Приднестровском регионе госуниверситет должен стать центром открытого регионального высшего и среднего профессионального, а также школьного образования. В этой связи актуальными являются разработка региональных стандартов и систем открытого распределенного образования, определяющих и формирующих информационно-образовательную среду региона. Некоторые вопросы создания такой среды рассмотрены в работе [10].

Проект формирования образовательной среды должен предусматривать:

  • создание региональной образовательной сети, обеспечивающей транспортировку учебных материалов и свободный доступ к информационным и интеллектуальным ресурсам, имеющимся в регионе;

  • создание серверных кластеров для обслуживания и сопровождения информационных и образовательных сетей профессиональной (высшей и средней) и общеобразовательных школ с последовательным подключением к ним учебных заведений различного типа;

  • интеграцию ВУЗа с теми средними профессиональными учебными заведениями (по одному колледжу или техникуму на каждый факультет), которые осуществляют подготовку кадров по аналогичным с вузовскими специальностями. Предполагается, что эти средние заведения станут узлами в транспортной телекоммуникационной сети. На их базе будут отрабатываться новые технологии и методы обучения;

  • отбор школ – кандидатов на роль узлов в образовательной среде и проведение с ними экспериментов по отработке технологической и транспортной среды. Школы- кандидаты должны обладать достаточными техническими возможностями и иметь квалифицированный преподавательский состав, адекватно реагирующий на эксперимент;

  • структурную перестройку региональных систем научных исследований и научно-методической работы. Формирование коллективов для разработки информационных блоков по всем изучаемым в учебных заведениях предметам, с последующим их включением в серверные кластеры. Разработка региональных стандартов представления информации в базах данных, согласованных с аналогичными российскими стандартами. Согласование программ обучения в связке средняя- профессиональная школы.

  • укрепление материально- технической базы всех кафедр ВУЗа –центра, в первую очередь кафедр профессионально связанных с информатикой и вычислительной техникой.

  • изменение законодательно- правовой базы таким образом, чтобы она способствовала активному реформированию образовательной среды и в условиях открытого распределенного образования обеспечивала достаточное финансово-экономическое состояние общеобразовательной и профессиональной школ;

  • другие организационные, методические, научные и т.д. мероприятия.

Круг вопросов и задач, связанных с информатизацией образовательной среды необычно широк. Их разрешение требует серьезных научных исследований (фундаментальных, прикладных) и прикладных разработок в самых разнообразных областях (синтезе систем, прикладной информатике, педагогике, психологии и т.д.). Комплексность и системность этих работ может быть обеспечена только многопрофильными коллективами специалистов. Их создание в ВУЗе не представляет сколь - либо принципиальных трудностей.

Литература

  1. Н. А. Криницкий, Г. А. Миронов, Г. Д. Фролов. Автоматизированные информационные системы. – М.: Наука, 1982.

  2. П. А. Анисимов, С. И. Берил. Структуры и модели управления высшим учебным заведением. //Iнформацiйна iнфраструктура вищих закладiв освiты. Зб. праць мiжнар. наук. конф. Том 2. – Херсон, 2000, с. 25-35.

  3. Я. З. Цыпкин. Адаптация и обучение в автоматических системах. – М.: Наука, 1961.

  4. Р. Л. Акофф, Ф. Е. Эмери. О целеустремленных системах. – М.: Советское радио, 1974.

  5. Введение в эрганомику. / Под ред. В. П. Зинченко. – М.: Советское радио, 1974.

  6. Искусственный интеллект. Кн. 2. Модели и методы. Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Радио и связь, 1990.

  7. Р. Аткинсон, Г. Бауэр, Э. Кротерс. Введение в математическую теорию обучения. – М.: Мир, 1969.

  8. В. А. Садовничий и др. Учебно-образовательная сеть Московского университета. – М.: Физ. фак-т МГУ, 1998.

  9. Г. С. Поспелов, В. А. Ириков. Программно-целевой метод планирования и управления. – М.: Советское радио, 1976.

  10. П. А. Анисимов, С. И. Берил, Я. А. Ваграменко. Структуры и модели образовательной среды региона. // Педагогическая информатика, 2000, № 3.

Г.В. Никитина, В.Н. Романенко

Санкт-Петербургское отделение Академии информатизации образования

ВЛИЯНИЕ ИНФОРМАТИЗАЦИИ НА ТРЕБОВАНИЯ

К БАЗОВЫМ УМЕНИЯМ ИНЖЕНЕРА

Процесс подготовки специалиста связан с двумя задачами: накоплением знаний и овладением умениями и навыками. Знания и умения — это по существу дуальная пара. Знания бессмысленны без умения их использовать. Умения же, в свою очередь, не приносят никакой пользы без информационной базы, т.е. без знаний. Любой специалист может быть охарактеризован набором тех умений, которыми он обладает. В этом смысле все умения специалиста — это умения индивидуальные. Индивидуальные умения можно разбить на две группы. Группа специальных умений связана с профессиональной деятельностью специалиста. Группа личностных умений связана с психологическим особенностями индивидуума [1]. Исторически получилось так, что изучение личностных умений в основном производилось в западных странах (см. напр. [2—4]). Наоборот, специальные умения изучались, главным образом, в России (см. напр. [5,6]). Как личностные, так и специальные умения могут иметь различную сложность. В соответствии с этим они могут быть подразделены на иерархические ступени. Ступени личностных умениий названий не имеют. В западной литературе просто говорят о высшем и низшем их уровнях. В действительности, как и ступени специальные (их ещё называют творческими [7]) они могут быть подразделены на три ступени. В [7] ступени специальных умений получили названия высшей, профессиональной и базовой ступеней. Специальные (творческие) умения и высшей, и базовой ступеней являются межпредметными [6,7]. Это означает, что ими в равной степени должны обладать специалисты, в частности инженеры, разных специальностей. Умения же профессиональной ступени ориентированы на конкретную специальность.

Задача педагога состоит в определении необходимого для специалиста данного профиля набора умений. Кроме того, он должен обладать представлением и о наборах умений остальных ступеней, также как и о наборах умений личностных. Эти задачи близки друг к другу и очень сложны в методическом плане. В [7] нами были выполнены определения основных межпредметных наборов специальных умений. Для этого была разработана методика последовательных экспертных опросов, которая в своей основе восходит к широко применяемому в прогностике методу Делфи [7,8]. Этот метод является усовершенствование различного рода опросных методик, широко применяемых за рубежом [9—11] . Не останавливаясь на технической стороне исследования, отметим, что основной набор базовых умений инженера в количестве 20 умений быдл определён и проранжирован. Список этих умений мы приводим ниже.

Таблица I

Список специальных умений базовой ступени для инженерных

специальностей по данным [7].

(Умения расположены в соответсвии с убыванием их уровня

значимости, определённого экспертами)

  1. Умение систематизировать и записывать результаты.

  2. Умение группировать данные.

  3. Умение определить статистические характеристики результата и его надёжность.

  4. Умение представить результаты в табличной и графической формах.

  5. Умение оптимальным образом представить результат на графике и на диаграмме, выбрать правильный масштаб.

  6. Умение выполнить простейший расчёт.

  7. Умение провести численный анализ и графическое решение задачи.

  8. Умеие пользоваться номограммами.

  9. Умение найти "выскакивающие" результаты.

  10. Умение сгладить график, выполнить графическое дифференцирование и интегрирование.

  11. Умение программировать и использовать ЭВМ.

  12. Умение выполнить статистическое планирование эксперимета.

  13. Умение оценить особенности измерительной системы.

  14. Умение пользоваться методом размерностей.

  15. Умение провести литературный поиск.

  16. Умение хранить литературные данные.

  17. Умение пользоваться инормационно-поисковыми системами.

  18. Умение оформить результат в виде реферата.

  19. Умение определять идексы УДК и ББК.

  20. Умение чётко сформулировать результаты работы.

Как нетрудно видеть, в списке базовых умений, в исследо-

ваниях, которые были выполнены около 15 лет тому назад, роль умений, связанных с информатикой, прослеживается не очень явно, Однако, в то время даже такие результаты были восприняты с некоторым удивлением. Естественно, что наборы любых умений на любой ступени их иерархии меняются со временем. Есть два типа временных зависимостей умений. Первый — это возрастные изменения. Они связаны с развитием личности, её обучением, приобретением ею различного опыта и т.д. Второй тип изменений связан с развитием общества, то есть с появлением новых знаний, развитем техники и т.п. Его можно назвать эволюционным типом. Возрастной тип изменения набора необходимых умений сравнительно быстрый. Он повторяется от поколения к поколению. Эволюционный тип изменений относительно медленный и необратимый. При этом специальные явления значительно больше подвержены временным изменениям, чем личностные. В связи с этим возникает вопрос о тех изменениях в наборе базовых специальных умений, которые связаны с ходом времени. Именно описание изучения этих изменений и является основной целью данной работы. Предварительные результаты этих исследований были доложены и одобрительно обсуждены на конференции в Хельсинки [12].

Естественно, что в описываемых здесь исследованиях мы, в первую очередь, интересовались теми изменениями, которые характерны для России. Здесь с достаточной очевидностью просматриваются два типа изменений. Первый связан с распадом СССР и, главное, с окончанием холодной войны. В результате при подготовке инженера появились новые требования. К ним относится хорошее владение иностранными языками, необходимость освоения приёмов маркетинга, рекламы и т. п. Второй тип изменений, характерен для всего мира. Он связан с изменением уровня технических разработок, бурным совершенствованием высоких технологий и, наконец, с широким внедрением во все сферы деловой и повседневной жизни методов информатики. Выявление этих изменений на уровне специальных умений базовой ступени непосредственно изучалось нами в конце 1999, начале 2000 года. Отметим, что выполенные нами независимо предварительные исследования, достаточно убедительно показали, что специальные умения высшей ступени, как явления очень высокой уровня совершенства, практически за последнее время не изменились. Этот результат был, естественно, ожидаем, но тем не менее подвергся непосредственной проверке. Методика изучения вопроса была в своей основе та же, что и в [7]. Однако, в качестве опорной точки для опроса мы взяли Таблицу I. Всем экспертам, привлечённым нами для оценок, предлагалась эта таблица. Экспертам приглшались ответить на вопрос: являются ли умения предлагавшейся им таблицы действительно необходимыми для практической работы современного инженера. Одновременно экспертам предлагалось вновь проранжировать умения Таблицы I в порядке их значимости. Кроме того, всем экспертам предлагалось в свободной форме написать те умения, которых по их мнению не достаёт в Таблице I. Всего к опросам было привлечено около 15 экспертов, работников разных ВУЗов г. Санкт-Петербурга и ряда иследовательских институтов этого же города. По результатам ответов эксперты распались на две группы. Первая группа — это преподаватели с большим стажем работы, очень осторожные и консервативные в своих ответах и обычно слабо знакомые с возможностями новой информационной техники. Вторая группа — это относительно молодые преподаватели, ряд из которых в своей практической деятельности непосредственно связан с работой соответствующих кафедр. Несмотря на некоторые разночтения в ответах, общую картину можно предстаить себе достаточно однозначно. Прежде всего, отметим те новые новые умения, которые отсутствовали в Таблице I. Они сведены нами в таблицу, приводимую ниже. Эти умения не ранжировались экспертами по их значимости.

Таблица II

Новые специальные умения базовой ступени, определённые при экспертном опросе 1999/2000 года.

  1. Умение хорошо владеть персональным компьютером.

  2. Знание структур Интернета.

  3. Овладение возмжностями современных элктронных сетей.

  4. Хорошее знание иностранных языков.

  5. Знакомство с пакетами основных прикладных программ для ПК.

  6. Умение хорошо пользоваться при вычислениях калькуляторами.

  7. Знакомство с основными методами маркетинга.

Вторым и, может быть более интересным для нас, результатом опроса были новые места, отведённые экспертами в умениям Таблицы I. Иными словами, изменилось ранжирование уже известных специальных умений базовой ступени. Именно в этом ранжировании наиболее чётко отразился распад экспертов на две группы. Эксперты с хорошей компьютерной подготовкой и, естественно, с относительно небольшим преподавательским стажем счтитают, что такие классические умения, как пользование номограммами, графические методы решения уравнений, графическое дифференцирование/интегрирование в наше время практически не нужны. В то же время более опытные преподаватели и исследователи понимают, что компьютер во многих случаях не всегда может исключить "старомодные" методы работы и поэтому они дают этим сведениям более высокий ранг по сравнению с молодыми преподавателями кафедр информатики и вычислительной техники.

В общем же умения середины Таблицы I несколько сместились вниз в своём ранге за счёт повышения роли тех умений, которые связаны с использованием информационных технологий. Следует с горечью отметить, что и в старом ранжировании Таблицы I, также как и в новом, вопросы владения библиотечной техникой продолжают занимать очень низкое место. Это свидетельствует о непонимании основным преподавательским составом российских ВУЗов роли литературного поиска информации в практической работе инженера.

Проведённые исследования со всей убедительностью показали, что за последние 15 лет понимание роли информационных технологий отразилось в представлених преподвательского состава. Можно не сомневаться, что в дальнейшем роль информационных приёмов работы возрастёт, что найдёт себе практическое отражение в требованиях к подготовке инженеров, а значит и в соответствующих учебных планах.

Литература

  1. Romanenko V., Nikitina G., Abramovich S.

http://www2.potsdam.edu/EDUC/abramovs/romnikabsite.htm

  1. Bloom B.S . Human Characterisitcs and School Learning. — NY, McGraw Hill, 1976. Taxonomy of Educational Objectives (electronical review) d.edu/admin/vpaa/assesment/taxonomies.html

  2. Linn R.L, Goulund N.E. Measurment and Assesment in Teaching.

7-th ed. — Upper Saddle River, NJ, Prentice-Hall, Inc, 1995.

  1. Талызина Н.Ф.Теоретические основы разработки модели специалиста. — М.

  2. Никитина Г.В.. Романенко В.Н. Формирование творческих умений в процесе профессионального обучения. — СПб, Изд. СПбГУ, 1992. 168 с.

  3. Эйерс Р. Научно-техническое прогнозирование и долгосрочное планирование. / Пер. с англ. — "Мир", М:, 1971. 296 с.

  4. Bunt-Kokus S.G.M. van de Academic Piligrimms (Determinaton of International Faculty Mobility). — Tilburg University Press, 1996.

  5. Klauer K.J. Teaching Inductive Reasoning: Some Theory and the

Experimental Studies. — Learning and Instruction V. 6, № 1, 1996.

  1. Lemos M.S. Students' and Teachers' Goals in the Classroom. —

Leraning and Instruction V. 6, № 2, pp 151—171, 1996.

  1. Romanenko V., Nikitina G. Changing of Engineering Standards at

the Edge of New Century. — Innovations in Higher Education (INNO 2000)./ Programm and Abstracts. Helsinki, 2000, p. 165.



Скачать документ

Похожие документы:

  1. ИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ВУЗЕ

    Научно-методический журнал
    ... компьютерных телекоммуникаций ……………………………………………………………………….. 9 ИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕТЕХНОЛОГИИ В ВУЗЕ М.С. Мирзоев Методика выделения ... /Jan., 1998/99. ИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕТЕХНОЛОГИИ В ВУЗЕ М.С. Мирзоев Воронежский государственный ...
  2. ИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ВУЗЕ (1)

    Научно-методический журнал
    ... моделирования образовательной области «информатика»………………………………………….. 11 ИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕТЕХНОЛОГИИ В ВУЗЕ Л.Е. Гуторова Преподавание геоинформатики в вузе………………………… 21 Б.М. Игошев, Т.Н. Шамало ...
  3. Информатика и информационные технологии

    Документ
    ... Б.Я., Цехановский В.В. Информационныетехнологии:Учеб. для вузов – М.: Высшая школа, 2005. – 263 с. Угринович Н.Д. Информатика и информационныетехнологии. Учебник для ...
  4. Информатика и информационные технологии в экономике методические указания для подготовки отчета по учебной практике красноярск 2007

    Методические указания
    ... Миронов Г.В. Середа В.А. Филиппов К.А. Ширяева Т.А. Шлепкин А.К. Информатика и информационныетехнологии в экономике: методические указания для подготовки ... уставом вуза. 2 Цели и задачи практики Учебная практика по информатике проводится после ...
  5. Информационные технологии теория и практика

    Сборник научно-методических статей
    ... курса по информатике и информационнымтехнологиям / А. В. Могилев // Информатика и образование. ... Информатика: учебник для вузов ; под. ред. В. А. Каймина. – М. : ИНФРА-М, 2000. – 263 с. 9. Когаловский, М. Р. Перспективные технологииинформационных ...

Другие похожие документы..